독서습관171_뉴스와 통계의 관계를 알 수 있는 책_벌거벗은 통계학_찰스 윌런_2013_책읽는수요일(190925)

■ 저자 : 찰스 윌런 Charles Wheelan

다트머스 대학 록펠러 센터 선임 정책 연구원이자 경제학과 공공정책 교수. <이코노미스트>의 특파원으로도 활동했으며, <시카고 트리뷴>, <뉴욕타임스>, <월스트리트저널> 등에서 컬럼니스트로도 활동했다. 2004년부터 2012년까지 시카고 대학교 공공정책 대학원에서 공공정책에 관한 강의를 맡았고, 교양 과목 올해의 교수로 선정되기도 했다. 

지난 2005년에는 인도, 브라질, 요르단, 이스라엘, 터키, 캄보디아, 르완다, 마다가스카르 등을 방문해 각 나라의 경제학자, 정치인, 교육자, 시민리더들과 학생들을 함께 가르쳤다. 가의 첫 번째 책 <벌거벗은 경제학>은 13개국에 번역, 출간되었고 '800-CEO-READ'가 선정한 최고의 경제서 100선에도 이름을 올렸다. 다트머스 대학교를 졸업하였으며, 프린스턴 대학교 행정학 대학원에서 석사학위를, 시카고 대학교에서 공공정책에 관한 박사학위를 수여하였다.

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■ 소감

 2019년 하반기는 법무부 장관 임명을 둘러싸고 검찰을 포함한 정치권에서 의혹에 의혹을 제기하며 언론을 도배하고 있다. 요즘처럼 SNS나 유튜브를 통해서 실시간으로 원하는 정보를 얻을 수 없던 시절에는 주요 미디어에서 송출하거나 출판하는 매체를 통해서만 정보를 얻을 수 있었다. 그래서 권력을 가진 자들이 주요 언론만 통제하면 자신들이 원하는 의도대로 대중을 선동하고 오도할 수 있었다. 

 반대로 원하는 것을 언제나 얻을 수 있는 현재가 더 좋아지지는 않았다. 도리어 풍족한 정보의 시대에 우리는 편식을 하기 쉬운 조건이 되어 원하는 정보만을 골라서 듣고 있어 서로를 이해하기보다 자신의 논리를 더 주장하고 있지는 않은지 의문이 든다. 그래서 요즘 'Fact Check'라는 용어가 일상화되었다. 

 사실을 확인하는 작업 중에서 사회 경제적 사실을 알려주는 데이터에 대한 분석 결과를 놓고 좋아졌네 나빠졌네라며 논쟁을 벌인다. 언론은 동일한 경제지표에 대해서도 자신들의 입맛에 맞게 통계를 해석한다. 

 이 책 <벌거벗은 통계학>은 일상에서 쉽게 접할 수 있는 사례들을 통해 통계학에 대한 기본 개념을 이해하도록 도와주는 책이다. 통계학이라고 하면 좀 딱딱한 학문적인 냄새가 풍겨 책을 펼치기 어려운 게 사실이다. 하지만 가능하면 수식을 배제하고 통계의 기초 데이터를 분석하는 용어들을 사례를 들어 설명하고 있다. 중간값과 평균, 상관관계와 인과관계, 회귀분석, 가설 검증 등이다. 

 고등학교 시절 우리는 '확률과 통계'라는 이름으로 참 재미없게 통계학을 접했다. 더구나 이 부분은 수학 중에서도 제일 뒤쪽에 있어 가장 어려웠던 부분 중에 하나고 통계학은 어려운 학문이라는 편견을 갖게 했다. 

 수 많은 데이터가 자동차, 가전기기, 은행업무, 스마트폰 및 공장의 센서류에서 그리고 사람들의 생활 가운데 발생하고 있다. 이 빅데이터를 어떻게 분석해서 사람들의 삶을 유익하게 만들어주는가도 통계학이 관련되어 있다. 

 이 책을 통계학을 시작하는 분들이나 중고등학교에 재학 중인 아이들에게 권해준다.

■ 책에서 발췌

98페이지) 인플레이션을 감안한 미국 역대 최고의 흥행을 기록한 영화는 무엇일까? 

 1.<바람과 함께 사라지다>(1939)
 2.<스타워즈 에피소드 5>(1977)
 3.<사운드 오브 뮤직>(1965)
 4.<E.T>(1982)
 5. <십계>(1956)

99) 백분율은 거짓말을 하지 않지만 과장할 수는 있다. 

106) 우리는 누구나 그것이 단지 작은 칭찬이나 더 좋은 주차 공간이라 할지라도 인센티브에 반응한다. 통계는 중요한 결과를 측정하고, 인센티브는 이러한 결과를 개선할 동기를 부여한다. 

155) 부담 없이 감당하기 어려운 비상사태에 대비해서는 보험을 들어야 하지만, 매사에 보험 드는 일은 하지 말아야 한다. 

172) 간단히 말해 당신이 <렛츠 메이크 어 딜>의 참가자라면 몬티 홀이 다른 선택의 기회를 주었을 때 당연히 선택을 바꾸어야 한다. 따라서 여러 분야에서 당신의 확률에 대한 직관적인 생각이 때로는 당신을 잘못된 길로 인도할 수 있다는 교훈을 얻을 것이다.

180) <뉴욕타임스> 칼럼니스트 조 노세라는 <블랙 스완 : 0.1퍼센트의 가능성이 모든 것을 바꾼다 The Black Swan: The Impact of the Highly Improbable>의 저자이자 VaR(Value at Risk)을 통렬하게 비판한 니컬러스 탈레브 Nicholas Taleb의 의견을 요약하며 이렇게 말했다. "가장 큰 리스크는 당신이 한 번도 본 적이 없고 그렇기 때문에 측정할 수 없다. 지금까지 이것은 당신 생애에 일어난다고 생각조차 하지 못할 정도로 일반적인 확률을 벗어나 있는 것처럼 보이지만, 당신이 아는 것보다 훨씬 더 자주 발생한다."

197) 우리는 숫자를 '명백하고 확실한 정보'라고 생각하고 싶어 한다. 우리가 계산을 올바로 했다면, 그다음에는 올바른 해답을 찾아야 한다. 더 흥미롭고 위험한 현실은 제대로 계산했지만 위험한 방향으로 실수를 저지르는 것이다. (중략) 확률의 간결함과 정밀함에도 불구하고, 우리가 무엇을 계산하고 있으며 왜 그 계산을 하고 있는지에 대한 생각을 멈추지 말아야 한다. 

254) 통계는 어떤 사실을 확실히 입증하지는 못한다. 통계적 추론의 힘은 입증하는 데 있는 것이 아니라, 어떤 패턴이나 결과를 관찰한 뒤 확률을 이용하여 가장 그럴듯한 원인을 찾는 데 있다. 

281) 귀무가설이 맞는데도 귀무가설을 기각하는 경우가 많아질 것이다. (중략) 이를 통계학 용어로 제1종 오류 Type 1 error라고 부른다. 

305) 잘못된 설문조사 결과가 표준오차 계산 실수로 인해 생기는 경우는 거의 없다. 잘못된 설문조사 결과는 대부분 편향된 표본이나 잘못된 질문에 의해, 또는 두 가지 모두에 의해 나온다. "뿌린 대로 거둔다 Garbage in, Garbage out"는 격언은 여론 표본을 추출할 때 더 크게 적용된다. 여론조사를 하거나 다른 사람이 한 여론조사를 검토할 때 방법론적으로 반드시 해야 할 질문들을 다음에 나열했다. 

354) 이 연구가 여러분에게 주는 더 큰 의미는 대규모 데이터 집합에서 의미 있는 경향을 찾고자 할 때 가장 중요한 도구가 바로 회귀분석이라는 점이다. 직장 내 차별이나 심장병의 원인을 알아내기 위해 대조 실험 controlled experiment을 할 수 있는 경우는 많지 않다. 사회적으로 중요한 이런 주제를 포함해 다른 많은 주제에 대해 우리가 알고 있는 대부분은 이 장에서 배운 회귀분석을 이용해 밝혀졌다. 

368) 회귀분석은 두 변수 간의 상관관계만을 말해준다. 전에도 말했듯이 통계만 가지고는 한 변수의 변화가 다른 변수의 변화를 초래했다고 증명할 수 없다. 

379) <뉴욕타임스 매거진>이 인용한 리처드 페토 Richard Peto의 다음 문장은 이러한 현상을 놀라울 정도로 잘 보여준다. "전염병학은 굉장히 멋진 분야로, 인간의 삶과 죽음에 관해 뭑 중요한 깨달음을 준다. 하지만 쓰레기 같은 논문도 믿을 수 없을 만큼 많이 발표된다."

382) 가장 좋은 연구자는 회귀 방정식에 반드시 포함되어야 하는 변수가 무엇인지, 어떤 변수가 누락되었는지, 최종 결과는 어떻게 해석될 수 있고 또 어떻게 해석되어야만 하는지 논리적으로 사고할 수 있는 사람이다. (중략)

 모든 회귀분석에는 이론적 기반이 있어야 한다. 회귀방정식에 그 설명변수를 넣은 근거는 무엇인가? 다른 연구에서 나타난 현상 중에 관찰된 결과를 설명할 수 있는 것이 있나?

399) 앨런 크루거는 <뉴욕타임스>에 실린 연구 요약에서 이 장 제목에 있는 질문에 대한 간접적인 답을 내놓았다. "성공 여부를 결정하는 것은 졸업장에 적힌 대학 이름이 아니라 자신의 동기, 포부, 능력에 대한 인식이다"(중략)

인관관계를 관찰하는 가장 좋은 방법 중 하나는 일단 해보고 나서 무슨 일이 일어나는지 보는 것이다. 

428) 이 책은 1950년대에 대럴 허프 Darrell Huff가 쓰고, 지금까지 100만 부 이상 팔린 <새빨간 거짓말, 통계>에 대한 존경심을 품고 있다. 이 책과 마찬가지로 그 책은 통계학을 이해하기 쉽게 쓰고 있으며, 주요 뉴스 뒤에 있는 숫자들을 제대로 이해하지 못할 경우 불이익을 받게 될 수 있음을 독자들에게 알리고 있다.